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Efficient Processing of Fluorescence Images Using Directional Multiscale Representations

机译：使用方向多尺度表示有效处理荧光图像

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Recent advances in high-resolution fluorescence microscopy have enabled the systematic study of morphological changes in large populations of cells induced by chemical and genetic perturbations, facilitating the discovery of signaling pathways underlying diseases and the development of new pharmacological treatments. In these studies, though, due to the complexity of the data, quantification and analysis of morphological features are for the vast majority handled manually, slowing significantly data processing and limiting often the information gained to a descriptive level. Thus, there is an urgent need for developing highly efficient automated analysis and processing tools for fluorescent images. In this paper, we present the application of a method based on the shearlet representation for confocal image analysis of neurons. The shearlet representation is a newly emerged method designed to combine multiscale data analysis with superior directional sensitivity, making this approach particularly effective for the representation of objects defined over a wide range of scales and with highly anisotropic features. Here, we apply the shearlet representation to problems of soma detection of neurons in culture and extraction of geometrical features of neuronal processes in brain tissue, and propose it as a new framework for large-scale fluorescent image analysis of biomedical data.
机译：高分辨率荧光显微镜的最新进展已使系统研究化学和遗传扰动诱导的大细胞群体的形态变化，有助于发现疾病的信号传导途径和开发新的药理学方法。但是，在这些研究中，由于数据的复杂性，绝大多数的形态特征量化和分析是手动处理的，这大大减慢了数据处理的速度，并经常将获得的信息限制在描述性水平上。因此，迫切需要开发用于荧光图像的高效自动化分析和处理工具。在本文中，我们介绍了基于剪切波表示的方法在神经元共焦图像分析中的应用。剪切波表示法是一种新兴的方法，旨在将多尺度数据分析与卓越的方向敏感性相结合，从而使这种方法对于表示范围广泛的尺度和具有高度各向异性特征的对象特别有效。在这里，我们将小波表示法应用于培养中神经元的体细胞检测和脑组织中神经元过程的几何特征提取的问题，并将其作为生物医学数据大规模荧光图像分析的新框架。

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